【摘 要】
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随着影像分辨率的提高,传统的光谱特征不能有效地描述复杂的高分辨率影像信息,从而影响高分辨率遥感影像的分类。为了弥补传统光谱方法的不足,提出了一种加权对象相关指数（WOC
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随着影像分辨率的提高,传统的光谱特征不能有效地描述复杂的高分辨率影像信息,从而影响高分辨率遥感影像的分类。为了弥补传统光谱方法的不足,提出了一种加权对象相关指数（WOCI）,并将其应用到基于支持向量机（SVM）的影像分类中。该指数是通过考虑具有相似性光谱的对象来构建的,可全面地描述影像的上下文结构。结果表明与仅考虑光谱特征和像素空间特征进行分类的方法相比,基于WOCI特征的分类结果有更高的精确性,且分类精度提高了7.16%。
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